• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.74-77
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• 2021

최근 딥러닝을 이용하여 객체 인식 학습을 위한 데이터셋을 구축하는데 있어 시간과 인력을 단축하기 위해 인조 데이터를 생성하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 실제 환경과 관계없이 임의의 배경에 배치되어 구축된 데이터셋으로 학습된 네트워크를 실제 환경으로 구성된 데이터셋으로 테스트할 경우 인식률이 저조하다. 이에 본 논문에서는 실제 배경 이미지에 객체 이미지를 합성하고, 다양성을 위해 3차원으로 회전하여 증강하는 인조 데이터셋 생성 시스템을 제안한다. 제안된 방법으로 구축된 인조 데이터셋으로 학습한 네트워크와 실제 데이터셋으로 학습된 네트워크의 인식률을 비교한 결과, 인조 데이터셋의 성능이 실제 데이터셋의 성능보다 2% 낮았지만, 인조 데이터셋을 구축하는 시간이 실제 데이터셋을 구축하는 시간보다 약 11배 빨라 시간적으로 효율적인 데이터셋 구축 시스템임을 증명하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.519-521
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• 2019

최근 소셜 메신저를 통해 많은 사람들이 의사소통을 주고받음에 따라, 텍스트에서 감정을 파악하는 것이 중요하다. 따라서, 감정이 태깅된 데이터가 필요하다. 하지만, 기존 연구는 감정이 태깅된 데이터의 양이 많지가 않다. 이는 텍스트에서 감정을 파악하는데 성능 저하를 야기할 수 있다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 단어 매칭 방법과 형태소 매칭 방법을 이용하여 많은 양의 한국어 감정 태깅 데이터셋인 EmoNSMC 를 구축하였다. 구축한 데이터셋은 네이버 영화 감상 리뷰 데이터 (NSMC)에 디스턴트 수퍼비전 방법 (distant supervision) 방법을 적용하여 weak labeling을 진행하였고, 이 과정에서 한국어 감정 어휘 사전 (KTEA) 을 이용하였다. 구축된 데이터셋의 감정 분포 결과, 형태소 매칭 방법을 통해 구축한 데이터셋이 좀 더 감정 분포가 균등한 것을 확인할 수 있었다. 해당 데이터셋은 공개되어 있다.

• Smart Media Journal
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• v.13 no.2
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• pp.44-51
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• 2024

The construction of a stress measurement detaset plays a curcial role in various modern applications. In particular, for the efficient training of artificial intelligence models for stress measurement, it is essential to compare various biases and construct a quality-controlled dataset. In this paper, we propose the construction of a stress measurement dataset with quality management through the comparison of various biases. To achieve this, we introduce strss definitions and measurement tools, the process of building an artificial intelligence stress dataset, strategies to overcome biases for quality improvement, and considerations for stress data collection. Specifically, to manage dataset quality, we discuss various biases such as selection bias, measurement bias, causal bias, confirmation bias, and artificial intelligence bias that may arise during stress data collection. Through this paper, we aim to systematically understand considerations for stress data collection and various biases that may occur during the construction of a stress dataset, contributing to the construction of a dataset with guaranteed quality by overcoming these biases.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.342-345
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• 2023

최근 자연어처리 연구 중 오픈 도메인 지식 기반 대화는 많은 관심을 받고 있다. 연구를 위해서는 오픈 도메인 환경을 갖추고 적절한 지식을 사용한 대화 데이터셋이 필요하다. 지금까지 오픈 도메인 환경을 갖춘 한국어 지식 기반 대화 데이터셋은 존재하지 않아 한국어가 아닌 데이터셋을 한국어로 기계번역하여 연구에 사용하였다. 이를 사용할 경우 두 가지 단점이 존재한다. 먼저 사용된 지식이 한국 문화에 익숙하지 않아 한국인이 쉽게 알 수 없는 대화 내용이 담겨있다. 그리고 번역체가 남아있어 대화가 자연스럽지 않다. 그래서 본 논문에서는 자연스러운 대화체와 대화 내용을 담기 위해 새로운 오픈 도메인 한국어 지식 기반 대화 데이터셋을 구축하였다. 오픈 도메인 환경 구축을 위해 위키백과와 나무위키의 지식을 사용하였고 사용자와 시스템의 발화로 이루어진 1,773개의 대화 세트를 구축하였다. 시스템 발화는 크게 지식을 사용한 발화, 사용자 질문에 대한 답을 주지 못한 발화, 그리고 지식이 포함되지 않은 발화 3가지로 구성된다. 이렇게 구축한 데이터셋을 통해 KE-T5와 Long-KE-T5를 사용하여 간단한 실험을 진행하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.267-269
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• 2017

대화 시스템(dialogue system)은 사용자의 언어를 이해하고 그 의도를 분석하여 사용자가 원하는 목적을 달성할 수 있게 도와주는 시스템이다. 인간과 비슷한 수준의 대화를 위해서는 대량의 데이터가 필요하며 데이터의 양질에 따라 그 결과가 달라진다. 최근 페이스북에서 End-to-end learning 방식을 기반으로 한 영어로 구성된 식당 예약 학습 대화 데이터셋(The 6 dialog bAbI tasks)을 구축하여 해당 모델에 적용한 연구가 있다. 대화 시스템에서 활용 가능한 연구가 활발히 진행되고 있지만 영어 기반의 데이터와는 다르게 식당 예약 시스템에서 다른 연구자들의 연구 목적으로 공유한 한국어 데이터셋은 아직까지도 미흡하다. 본 논문에서는 페이스북에서 구축한 영어로 구성된 식당 예약 학습 대화 데이터셋을 이용하여 한국어 기반의 식당 예약 대화 시스템에서 활용 가능한 한국어 데이터셋을 구축하고, 일상생활에서 발생 가능한 발화(utterance)에 따른 형태 변화를 통해 한국어 식당 예약 시스템 데이터셋 구축 방법을 제안한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.267-269
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• 2017

대화 시스템(dialogue system)은 사용자의 언어를 이해하고 그 의도를 분석하여 사용자가 원하는 목적을 달성할 수 있게 도와주는 시스템이다. 인간과 비슷한 수준의 대화를 위해서는 대량의 데이터가 필요하며 데이터의 양질에 따라 그 결과가 달라진다. 최근 페이스북에서 End-to-end learning 방식을 기반으로 한 영어로 구성된 식당 예약 학습 대화 데이터셋(The 6 dialog bAbI tasks)을 구축하여 해당 모델에 적용한 연구가 있다. 대화 시스템에서 활용 가능한 연구가 활발히 진행되고 있지만 영어 기반의 데이터와는 다르게 식당 예약 시스템에서 다른 연구자들의 연구 목적으로 공유한 한국어 데이터셋은 아직까지도 미흡하다. 본 논문에서는 페이스북에서 구축한 영어로 구성된 식당 예약 학습 대화 데이터셋을 이용하여 한국어 기반의 식당 예약 대화 시스템에서 활용 가능한 한국어 데이터셋을 구축하고, 일상생활에서 발생 가능한 발화(utterance)에 따른 형태 변화를 통해 한국어 식당 예약 시스템 데이터셋 구축 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.227-229
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• 2021

본 논문에서는 노약자 및 장애인의 증가로 인한 조행보조기구 사용량이 증가하고 있으나 물리적인 보조기구는 있지만 AI를 통한 서비스와 보조보행기구에 관한 AI 데이터셋이 부족하다. 이러한 문제점을 보안하기 위해 본 논문에서는 상기 데이터셋을 설계 및 구축하기 위해 Node JS를 사용하여 이미지 크롤링 프로그램을 구현하여 이미지 데이터를 수집했으며, Yolo Maker를 활용하여 수집된 이미지를 데이터셋으로 변환시켰다. 이를 통해 노약자 및 장애인을 위한 AI 서비스 구축에 필요한 데이터를 손쉽게 설계 및 구축한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.12
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• pp.1790-1796
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• 2021

A large amount of image data sets are required for image deep learning, and there are many differences in the method of obtaining images and constructing image data sets depending on the type of object. In this paper, we presented a method of constructing an image data set for deep learning and analyzed the performance that varies depending on the object to be tracked. We took a video by rotating the object, and then created a data set by segmenting the video using the proposed data set construction method. As a result of performance analysis, detection rate was more than 95%, and detection rate of objects with little change in shape was higher performance. It is considered that it is effective to use the data set construction method presented in this paper for a situation in which it is difficult to obtain image data and to track an object with little change in shape within a video.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.75-77
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• 2021

In order to find objects in an image through deep learning technology, an image dataset for learning is required. In order to increase the recognition rate of objects, a large amount of image learning data is required. It is difficult for individuals to build large amounts of datasets because it is expensive. This paper introduces a method for more easily constructing an image dataset including several sides of an object by photographing a rotating image. A method of constructing a dataset by placing an object on a rotating plate, photographing it, and dividing and synthesizing the captured images according to the needs is proposed.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.205-209
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• 2022

페르소나 대화 시스템이 상대방의 개인화된 정보에 일관된 응답을 생성하는 것은 상당히 중요하며, 이를 해결하기 위해 최근에 많은 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 그 중, PersonaChat 데이터셋에 대해 수반/중립/모순 관계를 라벨링한 DialoguNLI 데이터셋이 제안되었으며, 일관성 측정, 페르소나 속성 추론 태스크 등 여러 분야에 활용되고 있다. 그러나, 공개적으로 이용가능한 한국어로 된 대화 추론 데이터셋은 없다. 본 연구에서는 한국어로 번역된 페르소나 대화 데이터셋과 한국어 자연어 추론 데이터셋에 학습된 모델을 이용하여 한국어 대화 추론 데이터셋(KorDialogueNLI)를 구축한다. 또한, 사전학습된 언어모델을 학습하여 한국어 대화 추론 모델 베이스라인도 구축한다. 실험을 통해 정확도 및 F1 점수 평가 지표에서 KLUE-RoBERTa 모델을 미세조정(fine-tuning)시킨 모델이 가장 높은 성능을 달성하였다. 코드 및 데이터셋은 https://github.com/passing2961/KorDialogueNLI에 공개한다.